近日，人工智能技能大师工作室核心成员王鸿联合华南师范大学计算机学院葛红教授团队的研究成果《基于多模态增强协同多尺度模块的香蕉缺素智能检测方法》在北大核心期刊《江苏农业科学》正式在线发表。此项研究针对智慧农业领域的实际痛点，提出了创新的解决方案，标志着工作室在农业智能检测技术应用方面取得了突破性进展。

香蕉是全球重要经济作物，其生长过程中的营养元素（如氮、磷、钾等）缺乏会严重影响产量与品质。传统缺素诊断依赖人工经验，存在主观性强、效率低、难以及时精准发现等问题。王鸿团队的研究正是瞄准了“叶片症状相似性高、标注样本稀缺、田间实时检测需求迫切”三大核心挑战。

研究团队构建了一套完整而先进的智能检测技术体系：

1. 多模态数据增强：创新性地利用Stable Diffusion模型，构建了面向缺素特征的语义引导生成框架。该框架能够合成具有多样纹理、形状和病斑分布的香蕉叶片图像，有效缓解了深度学习模型训练中因样本稀缺和类别不均衡导致的性能瓶颈。2. 协同多尺度特征处理：设计了一种多尺度特征融合模块（MSConv），通过组合不同尺寸的卷积核，并行提取图像的多分辨率特征，并实现跨尺度信息的有效互补与融合，增强了模型对不同大小病斑特征的捕捉能力。3. 注意力机制与损失函数优化：在模型中嵌入通道注意力机制，使网络能够自动聚焦于与缺素症状最相关的特征通道，提升了对细微差异的辨别力。同时，设计了一种融合焦点损失与交叉熵损失的混合损失函数（CE-Focal），在训练过程中动态调整对难分类样本的关注度，进一步优化了在不平衡数据集上的训练效果。4. 轻量化与移动端部署：研究充分考虑实际应用场景，对最终模型进行了轻量化设计，并成功部署于微信小程序平台。这使得广大农户和技术人员能够通过手机方便快捷地进行田间实时检测，极大提升了技术的实用性和普及性。

在包含8类缺素状态的香蕉叶片数据集上的实验结果表明，团队所提出的改进模型MS-Conv Ne Xt-SD表现卓越，平均精确率（mAP）达到了85.34%，相较于基准模型大幅提升了28.24个百分点。消融实验进一步证实，所采用的多模态数据增强策略对模型性能提升贡献显著，使平均F1分数提升了17.44个百分点。

人工智能技能大师工作室自成立以来，始终致力于推动人工智能技术在具体行业领域的深度融合与创新应用。王鸿团队此次在北大核心期刊发表高质量论文，是工作室坚持以实际需求为导向、深化产教研融合的生动体现。该成果有力地推动了深度学习技术在智慧农业领域的实用化进程，展现了工作室在培养高水平技术技能人才、服务地方产业转型升级方面的实力与担当。未来，工作室将继续深耕细作，期待在更多领域产出具有创新性和应用价值的科研成果。